MCP là gì? Tích hợp AI Agents với Cơ sở dữ liệu & API

0:00 If you're building AI agents, you've probably heard about MCP or Model Context Protocol.

0:05 MCP is a new open source standard to connect your agents to data sources such as databases or APIs.

0:11 MCP consists of multiple components.

0:13 The most important ones are the host, the client, and the server.

0:17 So let's break it down.

0:19 At the very top you would have your MCP host.

0:22 Your MCP host will include an MCP client.

0:25 And it could also include multiple clients.

0:28 The MCP host could be an application such as a chat app.

0:33 It could also be a code assistant in your IDE, and much more.

0:38 The MCP host will connect to an MCP server.

0:41 It can actually connect to multiple MCP servers as well.

0:48 It doesn't matter how many MCP servers you connect to your MCP host or client.

0:53 The MCP host and servers will connect over each other through the MCP protocol.

0:57 The MCP protocol is a transport layer in the middle.

1:04 Whenever your MCP host or client needs a tool, it's going to connect to the MCP server.

1:09 The MCP server will then connect to, for example, a database.

1:12 And it doesn't matter if this is a relational database or a NoSQL database.

1:17 It could also connect to APIs.

1:20 And also the API standard doesn't really matter.

1:23 Finally, it could also connect to data sources such as a local file type or maybe code.

1:30 This is especially useful when you're building something like a code assistant in your IDE.

1:36 Let's look at an example of how to use MCP in practice.

1:40 We still have the three components.

1:41 We would have our MCP host and client,

1:46 of course, we also have a large language model,

1:53 and finally, we have our MCP servers,

1:56 and these could be multiple MCP servers or just a single one.

2:03 Let's assume our MCP client and host is a chat app,

2:07 and you ask a question such as, what is the weather like in a certain location or how many customers do I have?

2:13 The MCP host will need to retrieve tools from the MCP server.

2:18 The MCP server will then conclude and tell which tools are available.

2:23 From the MCP host, you would then have to connect to the large language model

2:26 and send over your question plus the available tools.

2:30 If all is well, the LLM will reply and tell you which tools to use.

2:38 Once the MCP host and client knows which tools to use, it knows which MCP servers to call.

2:43 So when it calls the MCP server in order to get a tool result,

2:48 the MCP server will be responsible for executing something that goes to a database, to an API, or a local piece of code,

2:59 and of course, there could be subsequent calls to MCP servers.

3:02 The MCP server will apply with a response, which you can send back to the LLM.

3:07 And finally, you should be able to get your final answer based on the question that you asked in the chat application.

3:15 If you are building agents, I'd really advise you to look at MCP protocol.

3:18 The MCP protocol is a new standard which will help you to connect your data sources via MCP server to any agent.

3:25 Even though you might not be building agents, your client might be building agents.

3:29 And if you enjoyed this video, make sure to like and subscribe.

0:00 Nếu bạn đang phát triển các AI Agent, chắc hẳn bạn đã nghe qua MCP, hay còn gọi là Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol).

0:05 MCP là một tiêu chuẩn mã nguồn mở mới, giúp kết nối các AI Agent của bạn với các nguồn dữ liệu như cơ sở dữ liệu hoặc API.

0:11 MCP bao gồm nhiều thành phần khác nhau.

0:13 Trong đó, quan trọng nhất là host (máy chủ), client (máy khách) và server (máy chủ).

0:17 Chúng ta cùng đi sâu vào chi tiết nhé.

0:19 Đầu tiên, bạn sẽ có máy chủ MCP của mình.

0:22 Máy chủ MCP này sẽ bao gồm một máy khách MCP, và có thể có nhiều máy khách khác nữa.

0:28 Máy chủ MCP có thể là một ứng dụng, ví dụ như ứng dụng chat.

0:33 Hoặc cũng có thể là một trợ lý code trong IDE của bạn, và còn nhiều hơn thế nữa.

0:38 Máy chủ MCP sẽ kết nối với một máy chủ MCP khác.

0:41 Thậm chí, nó có thể kết nối với nhiều máy chủ MCP.

0:48 Số lượng máy chủ MCP bạn kết nối với máy chủ hoặc máy khách MCP không quan trọng.

0:53 Máy chủ và máy khách MCP sẽ giao tiếp với nhau thông qua giao thức MCP.

0:57 Giao thức MCP đóng vai trò là một lớp truyền tải trung gian.

1:04 Bất cứ khi nào máy chủ hoặc máy khách MCP của bạn cần một công cụ, nó sẽ kết nối với máy chủ MCP.

1:09 Sau đó, máy chủ MCP sẽ kết nối đến, ví dụ, một cơ sở dữ liệu.

1:12 Dù đó là cơ sở dữ liệu quan hệ hay NoSQL cũng không thành vấn đề.

1:17 Nó cũng có thể kết nối với API, và tiêu chuẩn API nào cũng không quan trọng.

1:23 Cuối cùng, nó còn có thể kết nối với các nguồn dữ liệu khác như file cục bộ hoặc thậm chí là code.

1:30 Điều này đặc biệt hữu ích khi bạn xây dựng một trợ lý code trong IDE.

1:36 Hãy xem một ví dụ thực tế về cách sử dụng MCP.

1:40 Chúng ta vẫn có ba thành phần chính.

1:41 Đó là máy chủ và máy khách MCP.

1:46 Tất nhiên, còn có một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), và cuối cùng là các máy chủ MCP, có thể là một hoặc nhiều máy chủ.

2:03 Giả sử máy khách và máy chủ MCP của chúng ta là một ứng dụng chat, và bạn đặt câu hỏi như "Thời tiết ở [địa điểm] thế nào?" hoặc "Tôi có bao nhiêu khách hàng?".

2:13 Máy chủ MCP sẽ cần truy xuất các công cụ từ máy chủ MCP khác.

2:18 Sau đó, máy chủ MCP sẽ xác định những công cụ nào phù hợp.

2:23 Từ máy chủ MCP, bạn sẽ kết nối đến LLM và gửi câu hỏi cùng với danh sách các công cụ có sẵn.

2:30 Nếu mọi thứ suôn sẻ, LLM sẽ trả lời và cho bạn biết công cụ nào cần được sử dụng.

2:38 Khi máy chủ và máy khách MCP biết công cụ nào cần dùng, nó sẽ biết cần gọi máy chủ MCP nào.

2:43 Vì vậy, khi nó gọi máy chủ MCP để lấy kết quả, máy chủ MCP sẽ chịu trách nhiệm thực hiện các thao tác như truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi API, hoặc đọc một đoạn code cục bộ. Tất nhiên, có thể có các lệnh gọi tiếp theo đến các máy chủ MCP khác.

3:02 Máy chủ MCP sẽ trả lời bằng một phản hồi mà bạn có thể gửi lại cho LLM.

3:07 Và cuối cùng, bạn sẽ nhận được câu trả lời cuối cùng dựa trên câu hỏi bạn đã đặt trong ứng dụng chat.

3:15 Nếu bạn đang phát triển các AI Agent, tôi thực sự khuyên bạn nên tìm hiểu về giao thức MCP.

3:18 MCP là một tiêu chuẩn mới, giúp bạn kết nối các nguồn dữ liệu của mình thông qua máy chủ MCP với bất kỳ AI Agent nào.

3:25 Ngay cả khi bạn không trực tiếp phát triển AI Agent, thì khách hàng của bạn có thể đang làm điều đó.

3:29 Nếu bạn thấy video này hữu ích, đừng quên like và subscribe nhé.